本文主要介绍3种集成学习算法的原理及重要公式推导部分，包括随机森林（Random Forest）、自适应提升（AdaBoost）、梯度提升（Gradient Boosting）。仅对重点理论和公式推导环节做以简要介绍。...

为了帮助大家准备面试，这里分享一个资源，它提供了每个机器学习模型的简明解释。它们并不详尽，而是恰恰相反。希望阅读这篇文章后，你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。...

决策树的思想在我们的日常生活中非常常见，甚至在很多时候我们会不自觉的使用这种思路来进行一些判断。

有些计算问题是确定性的，例如加减乘除，只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。

随机森林是由许多决策树构成，是一种有监督机器学习方法，可以用于分类和回归，通过合并汇总来自个体决策树的结果来进行预测，采用多数选票作为分类结果，采用预测结果平均值作为回归结果。...

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来自俄罗斯在线搜索公司Yandex的CatBoost快速且易于使用，但同一家公司的研究人员最近发布了一种基于神经网络的新软件包NODE，声称其性能优于CatBoost和所有其他梯度增强方法。这是真的吗？让我们找出如何同时使用CatBoost...

在学习了上一节决策树的原理之后，你有没有想动手实践下的冲动呢，今天我们就来用决策树进行项目实战。

今天我们一起来学习决策树，那么什么是决策树呢，其实在生活中，我们无时无刻不在使用它。

作为任何数据科学项目的一部分，数据可视化在理解更多可用数据和识别任何主要模式方面发挥着重要作用。